Microsoft планує змінити моделювання стихійних лих за допомогою хмарних обчислень
Прогнозування погоди — це, як відомо, складна галузь, але це завдання стає все важливішим для повсякденного функціонування нашої планети. Зміни клімату посилюють масштаби та наслідки руйнівних стихійних лих — від лісових пожеж і тайфунів до повеней і циклонів.
Точне знання того, коли і де відбудеться стихійне лихо (або хоча б отримання попереднього сповіщення за кілька годин), може кардинально змінити результат для постраждалого населення. У цій галузі Microsoft бачить не лише можливість зробити добро, а й прибуткову нішу, яку можна використати для своєї служби хмарних обчислень Azure.
У межах своєї програми AI for Earth компанія зібрала низку пропозицій у те, що вона називає «планетарним комп'ютером». Ці пропозиції включають API для ідентифікації об'єктів, а також видів рослин і тварин. AI for Earth пропонує гранти для науковців та інших осіб на використання Azure у своїх дослідженнях і моделюванні. Програма приєднується до інших хмарних ініціатив компанії, таких як AI для здоров'я та AI для доступності.
Якщо вам цікаво, як працює так званий планетарний комп'ютер і де перебувають перешкоди на шляху до ефективнішого моделювання стихійних лих, варто зосередитися на всіх аспектах системи реагування на стихійні лиха. Програмний директор проєкту розповів TechCrunch, що амбіції проєкту залишаються такими ж сильними, як і раніше.
«Мета полягає в тому, щоб мати планетарний комп'ютер, який допомагав би кожному керувати екосистемами Землі, адже це єдиний спосіб бути ефективним у разі лиха»
Хоча програма орієнтована на «скорочення, реагування та відновлення», саме етап реагування стає найцікавішим, оскільки рішення мають ухвалюватися якомога швидше. Нуньо зазначив, що за останні кілька років ШІ надзвичайно швидко просунувся вперед, особливо в галузях, пов'язаних із довкіллям. За його словами, штучному інтелекту не потрібно стільки даних, як думають багато хто.
У сфері перенавчання алгоритмів було досягнуто великого прогресу. Науковці та інженери багато працюють, щоб наблизити людей до розуміння ШІ та того, як можна побудувати надзвичайно ефективну модель глибокого навчання. Одна з великих проблем під час застосування ШІ до земних систем — це кількість дисциплін, які необхідно поєднати, щоб моделювання було успішним.
Однак багато дисциплін залишаються осторонь одна від одної. Крім того, немає ширшого розриву, ніж між науковцями та дослідниками ШІ. Нуньо бачить у програмі можливість постійно залучати всі сторони до боротьби з деякими з найскладніших проблем, з якими стикається планета.
«Є різна динаміка через різні стимули — у науковій спільноті є стимул створювати більше знань, але для розробників моделей він полягає у швидкому отриманні хороших відповідей. Як швидко ухвалювати рішення в умовах невизначеності?»
Один зі способів заповнити цю прогалину — це те, що Нуньо назвав «підвищенням кваліфікації», або пропозицією науковцям більше навчатися штучному інтелекту. Усе це частина однієї й тієї самої стратегії — допомоги людям у проведенні екологічної аналітики швидше й краще. Немає нічого складнішого за геопросторову аналітику. Комп'ютери добре працюють в одному вимірі, але не дуже добре справляються з роботою з об'єктами, розташованими поруч один з одним.
Санчес-Андраде Нуньо спочатку навчався астрофізиці, але підвищив кваліфікацію в ГІС (геоінформаційних системах). Зусилля, пов'язані з підвищенням кваліфікації у сфері передових навичок штучного інтелекту, зменшилися, оскільки бібліотеки розширилися, а загальні модулі ШІ добре працюють і мають величезні навчальні матеріали, доступні для їх розуміння.
Програмний директор AI for Earth заявив, що раніше людям потрібен був докторський ступінь, а сьогодні — 10 рядків коду. Однак ця зростаюча сила змушує людей повірити в те, що ШІ може розв'язати будь-яку планетарну проблему. Не може, або, якщо ви налаштовані більш оптимістично, поки що не може.
«Ми намагаємося зменшити ажіотаж навколо штучного інтелекту. Якщо ви не знаєте, що таке ШІ, ви не повірите, що це таке»
Програма робить наголос на пояснюваності в багатьох своїх ініціативах, щоб науковці та дослідники ШІ разом могли зрозуміти результати, які отримуються з моделей. Ця місія дедалі більше узгоджується з відповідними державними установами. Нещодавно програма AI for Earth підписала угоду про партнерство з Інженерним науково-дослідним центром армії США для вдосконалення системи моніторингу прибережних районів.
Зрештою, моделювання стає дедалі зрілішим, хоча попереду ще багато роботи. «Просто зараз я б сказав, що ми все ще перебуваємо на стадії мезоніну. Багато процесів потребують багатьох спеціальних обробок», — заявив Нуньо. Добра новина полягає в тому, що дедалі більше людей виходять на поле бою, намагаються з’єднати крапки і в процесі покращити можливості реагування на стихійні лиха у всьому світі.
